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HLMFootFR, aussi appelé HLM Football FR, un média digital centré sur le football, fondé avec la volonté de mettre en lumière les talents issus des quartiers populaires et de créer un espace d’expression représentatif de la culture urbaine et du sport populaire. Ce projet, à mi-chemin entre journalisme, culture et technologie, utilise des outils numériques de pointe, notamment l’intelligence artificielle, pour optimiser sa production de contenu, sa capacité d’analyse et sa diffusion.

Concrètement, HLMFootFR ne se contente pas de relayer l’actualité footballistique. Il s’appuie sur des modèles de traitement automatique du langage (NLP) pour rédiger ou enrichir des descriptions, des résumés de matchs, ou encore des formats courts destinés aux réseaux sociaux. Cette utilisation permet de produire rapidement des textes cohérents, adaptés à différents publics et plateformes comme TikTok, Instagram ou un blog spécialisé.

L’intelligence artificielle est aussi utilisée pour la veille et l’analyse des performances des joueurs. Grâce à des outils de scraping et d’agrégation de données, HLMFootFR collecte des informations issues de bases publiques (telles que Transfermarkt ou des APIs sportives), et les transforme en indicateurs visuels, profils de joueurs, ou tendances exploitables. Des scripts automatisés permettent d’identifier les évolutions, comme les transferts ou les blessures, en temps réel, ce qui constitue une valeur ajoutée dans un contexte où l’information est très rapide et concurrentielle.

En interne, des systèmes simples de machine learning sont en place pour aider à la personnalisation du contenu. En fonction de l’engagement du public, des heures de publication ou des types de contenu les plus performants, HLMFootFR adapte sa stratégie de publication de manière semi-automatisée. Cela permet au média d’avoir une diffusion plus ciblée et plus efficace de ses messages.

HLMFoot FR utilise également l’IA dans le domaine audiovisuel. Des outils comme Whisper sont utilisés pour la transcription automatique des interviews, facilitant ainsi la mise en ligne de vidéos sous-titrées, accessibles à tous. L’équipe expérimente également des outils de montage intelligent, de synthèse vocale et de traduction automatisée, dans le but d’élargir son public à d’autres langues et régions.

Le projet s’appuie sur un stack technique léger mais évolutif, avec une forte composante Python (scraping, NLP, automatisation), JavaScript pour l’intégration web, et des outils comme HuggingFace Transformers, OpenAI GPT ou spaCy pour le traitement du langage. Des plateformes comme Firebase, Streamlit et diverses APIs sociales (TikTok, Instagram) sont intégrées pour piloter l’ensemble.

Enfin, HLMFootFR souhaite partager prochainement certains de ses outils en open-source, à travers des dépôts publics. Il s’agira notamment d’un générateur de résumés automatisés de matchs, d’un pipeline de veille footballistique, ou encore d’un système de profilage joueur à partir de données disponibles librement. Ces projets ont pour but de démontrer comment l’intelligence artificielle peut s’intégrer dans des initiatives culturelles et communautaires, en dehors du cadre académique classique.

HLMFootFR est donc un exemple concret de convergence entre passion, média et technologie. Il montre comment, avec des ressources limitées mais des outils bien utilisés, il est possible de créer une structure médiatique alternative, réactive, et profondément ancrée dans les réalités sociales et culturelles du sport. HLMFootFR est un média digital indépendant dédié au football, fondé par Helmut Patahini en 2022, qui met en lumière les joueurs issus des quartiers populaires et de la culture urbaine. Né entre la France et la Belgique, le projet s’appuie sur les réseaux sociaux (TikTok, Instagram, YouTube …) pour diffuser une parole différente, libre et engagée. HLMFootFR se distingue par l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la création de contenu, l’analyse de données et l’automatisation des tâches, afin de proposer une expérience moderne, rapide et accessible. Le média vise à représenter ceux qu’on entend peu, tout en connectant le monde du foot à la technologie d’aujourd’hui.

Papers

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TitleStatusHype
End-to-End Speaker Diarization for an Unknown Number of Speakers with Encoder-Decoder Based AttractorsCode1
HEDNet: A Hierarchical Encoder-Decoder Network for 3D Object Detection in Point CloudsCode1
Change-Aware Siamese Network for Surface Defects Segmentation under Complex BackgroundCode1
HiDDeN: Hiding Data With Deep NetworksCode1
End-to-End Trainable Multi-Instance Pose Estimation with TransformersCode1
MetaSeg: MetaFormer-based Global Contexts-aware Network for Efficient Semantic SegmentationCode1
Hierarchical Regression Network for Spectral Reconstruction from RGB ImagesCode1
Channel-Level Variable Quantization Network for Deep Image CompressionCode1
MFSNet: A Multi Focus Segmentation Network for Skin Lesion SegmentationCode1
Energy Discrepancies: A Score-Independent Loss for Energy-Based ModelsCode1
HarDNet-DFUS: An Enhanced Harmonically-Connected Network for Diabetic Foot Ulcer Image Segmentation and Colonoscopy Polyp SegmentationCode1
MH-DETR: Video Moment and Highlight Detection with Cross-modal TransformerCode1
Enhanced Seq2Seq Autoencoder via Contrastive Learning for Abstractive Text SummarizationCode1
Enhanced U-Net: A Feature Enhancement Network for Polyp SegmentationCode1
Enhancing Indic Handwritten Text Recognition Using Global Semantic InformationCode1
Enhancing Perception of Key Changes in Remote Sensing Image Change CaptioningCode1
Hard-Coded Gaussian Attention for Neural Machine TranslationCode1
Enhancing Multi-modal and Multi-hop Question Answering via Structured Knowledge and Unified Retrieval-GenerationCode1
Minimalist and High-Performance Semantic Segmentation with Plain Vision TransformersCode1
MinkUNeXt: Point Cloud-based Large-scale Place Recognition using 3D Sparse ConvolutionsCode1
MisMatch: Calibrated Segmentation via Consistency on Differential Morphological Feature Perturbations with Limited LabelsCode1
MISSRec: Pre-training and Transferring Multi-modal Interest-aware Sequence Representation for RecommendationCode1
ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language GenerationCode1
MixSearch: Searching for Domain Generalized Medical Image Segmentation ArchitecturesCode1
ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification HeadCode1
Entailment Tree Explanations via Iterative Retrieval-Generation ReasonerCode1
HarDNet-MSEG: A Simple Encoder-Decoder Polyp Segmentation Neural Network that Achieves over 0.9 Mean Dice and 86 FPSCode1
MobileMEF: Fast and Efficient Method for Multi-Exposure FusionCode1
EPOS: Estimating 6D Pose of Objects with SymmetriesCode1
EOV-Seg: Efficient Open-Vocabulary Panoptic SegmentationCode1
Contrast and Generation Make BART a Good Dialogue Emotion RecognizerCode1
CONTRASTE: Supervised Contrastive Pre-training With Aspect-based Prompts For Aspect Sentiment Triplet ExtractionCode1
ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in TransformerCode1
Espresso: A Fast End-to-end Neural Speech Recognition ToolkitCode1
Contrastive Masked Autoencoders are Stronger Vision LearnersCode1
Molecule Edit Graph Attention Network: Modeling Chemical Reactions as Sequences of Graph EditsCode1
Adversarial Watermarking Transformer: Towards Tracing Text Provenance with Data HidingCode1
ESVAE: An Efficient Spiking Variational Autoencoder with Reparameterizable Poisson Spiking SamplingCode1
HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language ProcessingCode1
Evidential fully convolutional network for semantic segmentationCode1
Evaluation of deep learning models for multi-step ahead time series predictionCode1
Handwriting TransformersCode1
HandFoldingNet: A 3D Hand Pose Estimation Network Using Multiscale-Feature Guided Folding of a 2D Hand SkeletonCode1
Motion-to-Matching: A Mixed Paradigm for 3D Single Object TrackingCode1
Every Shot Counts: Using Exemplars for Repetition Counting in VideosCode1
Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally Trained TransformerCode1
Contrastive Masked Autoencoders for Self-Supervised Video HashingCode1
EVP: Enhanced Visual Perception using Inverse Multi-Attentive Feature Refinement and Regularized Image-Text AlignmentCode1
AMGNET: multi-scale graph neural networks for flow field predictionCode1
HallE-Control: Controlling Object Hallucination in Large Multimodal ModelsCode1
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